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Xin Guo
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生成式AI要求重新构想数据中心，转变基础设施重点
生成式AI正在从根本上改变数据中心的基础设施需求，从以人为中心的任务转向以代理驱动的运营。AI模型日益增长的复杂性和数据需求，特别是处理多媒体和真实世界数据的模型，正在给现有硬件带来压力。这需要一种重新构想的数据中心模式，将整个基础设施视为一个统一的内存池，优化从HBM和SSD等高性能层到归档存储的数据流，存储容量成为AI提供商的关键经济因素。
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新的金融大语言模型基准 BizFinBench.v2 揭示 GPT-5 的局限性
一个新的基准 BizFinBench.v2 被开发出来，用于评估金融应用中的大语言模型 (LLM)，使用了来自中国和美国股市的真实用户查询-响应数据。该基准包含 28,860 个问题，涵盖八项离线任务和两项在线任务。初步实验表明，GPT-5 的准确率仅为 61.5%，未能达到 84.8% 的实际业务要求。在商业模型中，DeepSeek-R1 展现了更高的投资效能，而错误分析则突出了当前大语言模型存在的持续性局限。